JP3879742B2 - 通行規制判定方法及び定期運行路線判定方法並びにプログラム及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、地図データベースにおける通行規制判定方法及び定期運行路線判定方法並びにプログラム及び装置に関するものである。

新しい道路が設置されると、地図データベースの更新を行う必要があるが、地図データベースの更新作業は手間を伴うので、更新作業をできるだけ自動化することが要望されている。
そこで例えば、道路上を走行する不特定多数の車両の位置情報を収集して、その収集した各車両の位置情報を集計して道路地図データを統計的に作成する道路地図作成方法が知られている。この方法は、具体的には、各車両から送られて来る位置情報に基づいて地図座標上にドットによる投票を行う。そのドット画像を線形のパターンになるように線形化処理して道路地図データを作成する。

この道路地図作成方法では、道路上を走行する不特定多数の車両の位置情報を収集することにより道路地図データが作成できる。
特開平公報11-167343号公報

交通情報を収集して処理する団体や、交通取締りを行う団体にとっては、道路が存在することを前提として、道路規制があるかどうかの情報や道路規制内容の情報が重要である。
実際には、道路規制のデータベース化は遅れており、また、道路規制内容が変更された場合、それをデータベースに採り入れるには、手間と長い時間がかかることが多い。

さらに、最新の定期運行路線情報を、簡単にデータベース化できることが要望されている。
そこで、本発明は、道路が存在することを前提として、道路上を走行する車両から位置情報を収集し、リンクマッチングの手法を用いてその道路を走行する車両の通過件数の情報を集めることにより、最新の道路規制情報を含む地図データベースを整備することのできる通行規制判定方法を提供することを目的とする。

また、本発明は、道路が存在することを前提として、道路上を走行する車両から位置情報を収集し、リンクマッチングの手法を用いてその道路を走行する車両の通過件数の情報を集めることにより、最新の路線情報を含む地図データベースを整備することのできる定期運行路線判定方法を提供することを目的とする。

本発明の通行規制判定方法は、道路を走行する車両の位置情報を収集し、収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、前記車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせ、複数の車両について、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとり、車両の通過件数と閾値とを比較し、車両の通過件数と閾値との関係に応じて、通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定する方法である。

この方法によれば、車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせる手順を、道路を走行する複数の車両について行い、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとる。そして車両の通過件数と閾値とを比較し、車両の通過件数と閾値との関係に応じて、通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定する。
前記閾値は、道路規制のあるリンクを緊急車両や交通違反者がたまに通過する程度の頻度を見込んで設定すればよい。また、前記閾値は、誤マッチングする可能性が高い隣接したリンクがある場合や、道路規制の影響度の違いを考慮する必要がある場合などは、リンクごと（又は道路種別ごと）に設定すると、より有効である。例えば、車載装置の方式から想定される位置誤差より短い範囲に複数のリンクがある場合には、閾値を上げる。同様に、道幅が太いリンクや国道リンクなどのように規制の影響が大きいリンクについては、規制の変更が起こりにくいように他のリンクよりも閾値を上げる。

また、車種や車両特性を考慮して、車両通過件数に重み付けをして集計することも有効である。例えば、特定の種類の車両（教習車など）は規制に違反する可能性がきわめて低い（言い換えれば、当該車両が通過するリンクは規制がないと判断しても差し支えない。）ので、一般車両５台分の件数とカウントしてもよい。
これにより、車両の通過件数が閾値よりも低いリンクを通行規制と判定することができる。
なお、前記本発明の通行規制判定方法は、統計的な処理を行うものであり、通行規制の有無を常に１００％確信できるわけではない。そこで車両の通過件数を閾値と比較することとしているので、通行規制かどうかの確信度を多段階に評価することが可能となる。

また、本発明の通行規制判定方法は、道路を走行する車両の位置情報を収集し、収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、前記車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせ、複数の車両について、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとり、進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合と閾値とを比較し、前記通過件数の割合と閾値との関係に応じて通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定する方法である。

この方法は、複数の車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせ、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとる。これにより、進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合と閾値とを比較し、前記通過件数の割合と閾値との関係に応じて通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定する。したがって、リンク単独で通行規制と判定する場合に比べて、右折／左折／直進の規制を直接に判定できる。また、進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合を閾値と比べることにより、通過件数の多い少ないにあまり影響されないで、正確な判定ができる。

前記通行規制の判定は、時間帯ごと、曜日ごと、平日／休日ごと、車両の種別ごと、車両の重量、積載量又は高さごとなどいろいろな場合に分けて判定できる。このような場合分けは、一般の通行規制が時間帯、曜日、車種、車両の重量、積載量又は高さなどに応じて行われることに対応している。

また本発明によれば、前記通行規制判定方法を実行した判定結果に基づいて、地図データベースを自動的に更新することができる。これにより、最新の道路規制情報を含む地図データベースを整備することができるので、「実際には、道路規制のデータベース化は遅れており、また、道路規制内容が変更された場合、それをデータベースに採り入れるには、手間と長い時間がかかる」という従来の問題を解決できる。

最新の道路規制情報を含む地図データベースに基づいて、出発地と目的地との間の最適経路を計算することができる。
この場合、地図データベースを更新する際に、前記確信度の情報を地図データベースに付加することが望ましい。本発明では車両の通過件数を閾値と比較することとしているので、通行規制かどうかの確信度を多段階に評価することが可能となる。この確信度の情報を地図データベースに付加すれば、地図データベースを利用して各種処理（道路の通行規制表示など）を行う場合に有効である。

とくに、出発地と目的地との間の最適経路計算に確信度の情報を加味すれば、最適経路計算の精度をさらに向上させることができる。
本発明の定期運行路線判定方法は、道路を定期運行する車両の位置情報を収集し、収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、前記車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせ、複数の車両について、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとり、車両の通過件数が閾値よりも高いリンクを定期運行路線と判定する方法である。

この方法は、一般車両の通行規制を判定するのではなく、道路を定期運行する車両の通行実績によって定期運行路線を判定する。前記閾値は、定期運行する車両が１本でも通ればそのリンクは定期運行路線と判定できるので、１未満の値に決定すれば良い。したがって、定期運行路線の最新情報を、簡単にデータベース化できる。
また、本発明において、複数の車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせ、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとり、進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合が閾値よりも高い侵入リンクと退出リンクとの組み合わせを、定期運行路線と判定してもよい。したがって、リンク単独で定期運行路線と判定する場合に比べて、右折／左折／直進路線を直接判定できる。

前記定期運行路線の判定は、時間帯ごと、曜日ごと、平日／休日ごと、系統路線などいろいろな場合に分けて判定できる。このような場合分けは、一般の定期運行路線の時刻が時間帯、曜日、平日／休日、系統路線などに応じて決められていることに対応している。
前記定期運行する車両として路線バスを例示できることはいうまでもない。この他、ゴミ収集車、宅配便、新聞配達車、郵便集配車など、決められた経路を定期的に運行する車両にも適用できる。

前記定期運行路線判定方法を実行した判定結果に基づいて、地図データベースの路線図を自動的に更新することができる。これにより、最新の路線図情報を簡単に整備することができる。
また、本発明のプログラムは、地図データベースの情報と、道路を走行する車両の検出位置の情報とに基づいて、前記通行規制判定方法を実行するものである。
また、本発明の通行規制判定装置は、地図データベースの情報と、道路を走行する車両の検出位置の情報とに基づいて、前記通行規制判定方法を実施する装置である。

また、本発明のプログラムは、地図データベースの情報と、道路を定期運行する車両の検出位置の情報とに基づいて、前記定期運行路線判定方法を実行するものである。
また、本発明の定期運行路線判定装置は、地図データベースの情報と、道路を定期運行する車両の検出位置の情報とに基づいて、前記定期運行路線判定方法を実施する装置である。

以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明の通行規制判定方法及び地図データベース更新方法を実施するためのシステムの全体構成図である。
本システムは、道路を走行する各車両２と、通行規制リンクの判定を行いその判定に基づいて地図データベースの更新を行うセンター装置１とを含んでいる。

各車両２は、ＧＰＳやナビゲーション装置などの位置検出装置を搭載している。位置検出装置によって検出された位置情報は、当該車両２のデータ（車両ＩＤ、車種（普通車、大型車、特大車などの区分）、重量、車高、積載量など）とともに、携帯電話機などの通信装置を通してセンター装置１に送信される。なお、位置情報は、通信装置を通して送信する以外に、メモリーカードなどの可搬型メディアを通してセンター装置１に渡しても良い。

センター装置１は、具体的にはパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで構成される。
センター装置１は地図データベースを備えている。地図データベースは、道路地図データをファイル化して蓄積している。この記憶構造の具体例を図２に示す。図２によれば、地図データベースは、道路地図をメッシュという区域に分割し、各メッシュごとに、リンク情報、接続情報及び座標情報を持っている。

リンクは、道路区間に対応して定義され、交差点など道路上の点を起点又は終点とするベクトルである。車両の走行方向に応じて互いに逆向きの２方向のリンクがある。
図３に交差点を起点又は終点とするリンクの例を示す。同図に示すように、リンクには、交差点に進入するリンク（以下「進入リンク」という）001, 003, 005, 007と、交差点から退出するリンク（以下「退出リンク」という）002, 004, 006, 008とがある。進入リンクは、四つ角の交差点であれば、交差点において３つの退出リンクにつながっている。例えば、進入リンク001は、退出リンク002, 006, 008につながっている。

地図データベースのリンク情報は、図２に示すように、リンクごとに、リンク番号、リンク種別、リンク距離、接続情報へのポインタ、接続情報数、座標情報へのポインタ、座標情報数の各データを含む。前記リンク種別は、時間帯別使用禁止フラグ、道路種別（国道、地方道など）、道幅のデータを含んでいる。
時間帯別使用禁止フラグは、進入禁止など道路交通法の通行規制情報であり、本発明の通行規制判定方法によってある時間帯に通行規制があると判定された場合、この時間帯別使用禁止フラグが立てられる。「確信度」は、本発明の通行規制判定方法によって通行規制があると判定された場合、どの程度の確かさで通行規制があるかを示す情報であり、詳しくは後述する。

接続情報は、当該リンクがどの退出リンクに接続されるのかを示す情報である。当該リンクが接続される退出リンクの数に応じて、接続０，１，２，．．などが定義される。各接続は、当該退出リンクの属するメッシュコードと接続リンク番号との情報を持っている。
この接続リンク番号には、「時間帯別使用禁止フラグ」の情報が含まれる。この時間帯別使用禁止フラグの情報は、右折禁止、直進進入禁止などの道路交通法の通行規制情報であり、本発明の通行規制判定方法によって通行規制があると判定された場合に、この時間帯別使用禁止フラグが立てられる。「確信度」については、前述したのと同じく、本発明の通行規制判定方法によって通行規制があると判定された場合、どの程度の確かさで通行規制があるかを示す情報である。

座標情報は、リンクの始点、中間点及び終点の座標を与えるための情報である。緯度経度で表した絶対座標ても、メッシュの原点を基準にとった相対座標でも良い。リンクを構成する座標の数に応じて、座標０，１，２，．．．などの情報がある。各座標は、横（Ｘ）座標、縦（Ｙ）座標、次の座標までの距離と方位の情報を含んでいる。
センター装置１は、各車両２から位置情報列（以下「走行軌跡」という）のデータを受信すると、走行軌跡データを走行軌跡ファイルに蓄積する。

図４は、走行軌跡ファイルの記憶構造を示す図である。走行軌跡ファイルは、車両ＩＤごとに、車種、重量、車高、積載量のデータ及び走行軌跡を構成する座標点のデータを格納している。ここで座標点のデータは、座標点を通過した日時（秒まで）、メッシュコード、Ｘ座標、Ｙ座標、座標点の高度、車両の速度、方位、高速道路の別などのデータを含んでいる。なお、この座標点はあくまで検出された座標であり、リンク上の座標と必ずしも一致するものでないことは、いうまでもない。

センター装置１のコンピュータは、各車両２から受信した走行軌跡データを格納した走行軌跡ファイルのデータに基づいて、図５のフローチャートに示す通行規制リンク判定及び地図データ更新処理を行う。
これらの各処理は、ＣＤ−ＲＯＭやハードディスクなど所定の媒体に記録されたプログラムを、センター装置１のコンピュータが実行することにより行われる。

走行軌跡ファイルは、車両ごと、日ごとにファイル化されている。図５において、センター装置１のコンピュータは、まず走行軌跡ファイルを開いて（ステップＳ１）、車両ごと、日ごとにリンクマッチング処理を行う（ステップＳ２）。リンクマッチング処理は、走行軌跡データに基づいて車両がどのリンクを走行したのかを特定する処理である。このリンクマッチング処理の結果、当該車両が通過したリンク列が得られる。また、各リンクへの進入時刻、リンクを通過するのに要した旅行時間などの情報も得られる。

図６は、リンクマッチング処理の結果得られたリンクマッチング結果ファイルを示す。当該車両２が通過したリンク列を構成するリンク１からリンクｑまで一連のリンクが特定されている。そして、リンクごとに、そのリンクの属するメッシュのコード、リンク番号、リンク距離、リンク進入日時、リンク旅行時間、次の退出リンクのメッシュコード、退出リンクのリンク番号、退出リンクへの直進／右折／左折／Ｕターンなどの区別を記憶している。直進／右折／左折／Ｕターンなどの区別は、進入リンクと退出リンクとのなす角度差に基づいて行う。

すべての走行軌跡ファイルについて、リンクマッチング処理が終了すれば（ステップＳ３）、日ごと、リンクごとのマッチ数を集計する（ステップＳ４）。
このマッチ数集計処理を、以下詳しく説明する。この処理は、リンクごとに行う場合と、進入リンクと退出リンクとのペアごとに行う場合がある。
以下、リンクごとに処理を行う場合をまず説明する。

このマッチ数集計処理は、図６のリンクマッチング結果ファイルを、日ごと、時間帯ごと、車種（普通車、大型車、特大車）ごとに集計する。この他に、軽自動車、中型車、二輪車などの区分があってもよい。あるリンクについて、ある日のある時間帯に注目し、当該リンクを当該車種の車両が通過した件数をリンクマッチング結果ファイルに基づきカウントする。

表１に、車両通過件数のカウント例を示す。あるメッシュ523504に含まれるリンクの番号を００１，００２，．．などで示している。

リンク００１に注目すれば、０時００分から０時１５分までの時間帯において、当該リンクを通過した普通車の通過件数は、３０となる。このようにして、当日の各時間帯について、当該リンクを通過した車両の通過件数をカウントしていく。さらに、当日のすべての時間帯について、通過した車両の通過件数を加算した数を、「終日の情報」として掲載する。表１においては、終日の情報は、１０００件となっている。

このようにして、各リンクにおける日ごと時間帯ごとの車両通過件数を求めることができる。
この表１のようなリンクマッチ数集計ファイルを、さらに集約して、一定期間の平日、土曜日、日曜・祝日、又はすべての日に対して平均処理してもよい。例えば過去３ヶ月の平日に対して平均処理するのであれば、あるリンクのある時間帯の、過去３ヶ月の月曜日から金曜日まで（祝日を除く）の通過件数を平均する。

以上の処理は、普通車だけでなく、大型車、特大車などについても行う。そして、全車両について平均処理する。例えば、過去１ヶ月の日曜・祝日の全車両の通過件数に対して平均処理するのであれば、あるリンクのある時間帯の、過去１ヶ月の日曜・祝日の普通車、大型車、特大車などの通過件数を平均する。
したがって、以上の場合、４×４の１６種類のリンクマッチ数集計ファイルができあがる。

次に、リンクの通行規制の有無を判定する処理（ステップＳ５）を説明する。
この判定は、あるリンクのある時間帯の通過件数を閾値と比較する処理である。通過件数が閾値未満であれば、当該リンクの当該時間帯は、通行規制がされていたと判断する。表１を例にとれば、各時間帯の通過件数が一定（例えば３件）未満であれば、走行した車両がない（あるとしても道路管理者の車両である）と判断し、当該リンクの当該時間帯は、通行規制の可能性があると判断し、通行規制リストに出力する。また、「終日の情報」に基づいて判断する場合は、当日の通過件数が一定（例えば１０件）未満であれば、走行した車両がない（あるとしても道路管理者の車両である）と判断し、当該リンクは、終日通行規制の可能性があると判断し、通行規制リストに出力する。

このような通行規制リストの具体例を、表２に掲げる。

表２では、例えば番号００２のリンクについては、終日通行が規制されている。規制される曜日は平日である。番号００４のリンクについては、７時から７時１５分までの時間帯において通行が規制されている。規制される曜日は全日である。また番号００４のリンクについては、７時１５分から７時３０分までの時間帯において通行が規制されている。規制される曜日は全日である。番号００４のリンクについて通行規制される通しの時間帯は、通行規制される各時間帯を重ねていったものとなる。

また、表２において、「確信度」の欄が設けられている。確信度は、前述したように、本発明の通行規制判定方法によって通行規制があると判定された場合、どの程度の確かさでその判定が間違いないかを示す情報である。確信度の評価は、例えば、通過件数と閾値との関係で決めることができる。閾値をＴと書くことにすると、Ｔをさらに細かく、例えば０からＴ／４、Ｔ／４からＴ／２、Ｔ／２からＴと分類する。通過件数が０〜Ｔ／４であれば確信度は最も高い（Ａ）、通過件数がＴ／４〜Ｔ／２であれば確信度は高い（Ｂ）、通過件数がＴ／２〜Ｔであれば確信度はやや低い（Ｃ）とする。さらに、通過件数がＴを超えれば確信度は０，つまり規制されていないものとする。このようにして、確信度付きの通行規制リンク判定を行うことができる。

次に、進入リンクと退出リンクとのペアごとにマッチ数集計処理を行う場合を説明する。
この処理は、交差点において、１本の進入リンクから複数本の退出リンクが接続されている場合、進入リンクの通過件数が一定以上あるのに、いずれかの退出リンクの通過件数の、進入リンクの通過件数に対する割合が閾値よりも小さい場合、当該退出リンクへの右左折／直進などを通行規制と判定する処理である。

ここで、進入リンクと退出リンクの接続情報は、図２に示したように地図データベースの中に「接続情報」として含まれている。車両が進入リンクからいずれの退出リンクを通過したのかの情報は、図６に示したリンクマッチング処理結果ファイルに、「次リンク番号、直進／右折／左折／Ｕターン」の情報として含まれている。
そこで、進入リンクと退出リンクとのペアに注目し、そのペアごとに、当該進入リンクから当該退出リンクを通過した車両の通過件数を求める。

表３は、このような進入リンクと退出リンクとのペアに注目した車両通過件数のカウント例を示す。進入リンクの番号、退出リンクの番号は、図３のリンク番号と対応している。

同表では、進入リンク００１に対して、それに接続される退出リンク００２（直進），００６（左折），００８（右折）を示している。
退出リンク００２（直進）に注目すれば、０時００分から０時１５分までの時間帯において当該リンクを通過したある車種の車両通過件数は１０、退出リンク００６（左折）を通過した車両通過件数は１５、退出リンク００８（右折）を通過した車両の通過件数は０となっている。このようにして、当日の各時間帯について、退出リンクを通過した車両の通過件数をカウントしていく。さらに、当日のすべての時間帯について、「終日の情報」として、通過した車両の通過件数を加算する。退出リンク００２を通過した車両の通過件数は２３０（直進）、退出リンク００６（左折）を通過した車両の通過件数は７５５、退出リンク００８（右折）を通過した車両の通過件数は５となっている。

このようにして、車種ごと、日ごと時間帯ごとに、進入リンクと退出リンクとのペアごとに、車両通過件数を求めることができる。
この表３のファイルを、さらに集約して、一定期間の平日、土曜日、日曜・祝日、及びすべての日に対して平均処理したり、普通車、大型車、特大車、全車両などの車種ごとに平均処理してもよいのは、前に説明した、リンクごとにリンクマッチ数を集計する処理と同様である。

つぎに、退出リンクの通行規制の有無を判定する処理を説明する。
この判定は、同一の進入リンクにつながるすべての退出リンクの通過件数の合計を分母とし、当該退出リンクの通過件数を分子とした割合を求め、その割合が閾値未満であれば、「多数の車両が進入リンクを走行しているにもかかわらず、その退出リンクに進む車両がほとんどない」として、その退出リンクは通行規制されていると判断する。

表３を例にとれば、０時００分から０時１５分までの時間帯において、進入リンク００１につながる退出リンク００２（直進）の通過件数の割合は、１０／（１０＋１５＋０）＝０．４であり、退出リンク００６（左折）の通過件数の割合は、０７６であるのに対して、退出リンク００８（右折）の通過件数の割合は０である。閾値を例えば０．０１とした場合、退出リンク００８（右折）の通過件数の割合は閾値を下回っているので、当該時間帯の退出リンク００８（右折）は、通行規制、つまり右折禁止の可能性があると判断し、通行規制リストに出力する。また、「終日の情報」に基づいて判断する場合は、進入リンク００１につながる退出リンク００２（直進）の通過件数の割合は、２３０／（２３０＋７５５＋５）＝０．２３であり、退出リンク００６（左折）の通過件数の割合は、０．７６であるのに対して、退出リンク００８（右折）の通過件数の割合は、０．００５である。閾値を例えば０．０１とした場合、退出リンク００８（右折）の通過件数の割合は閾値を下回っているので、当日の退出リンク００８（右折）は、終日通行規制、つまり終日右折禁止の可能性があると判断し、通行規制リストに出力する。

通行規制リストの具体例を、表４に掲げる。

表４では、例えば進入リンク００１につながる退出リンク００８（右折）は、終日通行規制（右折禁止）があったと判断されている。規制される曜日は平日である。進入リンク００３につながる退出リンク００６（右折）は、７時から７時１５分までの時間帯で通行規制（右折禁止）があったと判断されている。規制される曜日は全日である。進入リンク００５につながる退出リンク００２（右折）は、１７時から１８時３０分までの時間帯で通行規制（右折禁止）があったと判断されている。規制される曜日は日曜・祝日である。

表４において「確信度」の欄が設けられているが、この確信度も、前に表２において説明したのと同様、本発明の通行規制判定方法によって通行規制があると判定された場合、どの程度の確かさでその判定が間違いないかを示す情報である。確信度の評価は、例えば通過件数と閾値との関係で決めることができるのも、前に説明したのと同じである。
次に、以上説明した通行規制リンクの判定結果に基づいて、地図データベースを更新する処理（ステップＳ６）を説明する。

この更新処理は、地図データベース（図２参照）の中の、通行規制があると判定されたリンクに対応する、リンク種別情報の時間帯別使用禁止フラグをオンにすることにより行う。この場合、確信度の情報を付加することが望ましい。
なおフラグをオンにすることに代えて、リンクを削除してもよい。確信度が高い場合のみリンクを削除してもよい。

または、地図データベース（図２参照）の中の、通行規制があると判定された進入リンクと退出リンクとの接続に対応する接続情報の接続リンク番号の時間帯別使用禁止フラグをオンにすることにより行う。この場合も、確信度の情報を付加することが望ましい。
なおフラグをオンにすることに代えて、接続を消去してもよい。確信度が高い場合のみ接続を消去してもよい。

このようにして、通行規制リンク判定に基づき、地図データベースの更新を行うことができる。
この更新された地図データベースを用いて、例えば最適経路計算を行うことができる。この場合、確信度の活用方法は、例えば、確信度の最も高い通行規制のみを信用して最適経路計算する、確信度の高い低いにかかわらずすべての通行規制を信用して最適経路計算するなど、用途に応じて、ユーザが任意に決めることができる。

次に、定期運行する車両の定期運行路線判定方法を説明する。定期運行する車両は、あらかじめ決まった路線リンクのみを走行すると考えてよい。したがって、今までの説明した通行規制リンク判定に基づき、通行規制されていないリンクを抽出すれば、路線リンクの特定をすることができる。
以下、バス路線の特定方法を説明する。

車種はバスになるので、各路線バスに位置検出装置と通信装置を搭載する。なお、通信装置を通して送信する以外に、メモリーカードなどの可搬型メディアを通してセンター装置１に渡しても良い。
センター装置１は、前述したように、地図データベースを備えている。センター装置１は、路線を特定しようとする系統のバスから走行軌跡データを受信すると、走行軌跡ファイルに蓄積する。そしてこの走行軌跡ファイルに基づいてリンクマッチング処理を行い、リンクマッチング結果ファイルを得る。そして、日ごと、リンクごとのマッチ数を集計してリンクマッチ数集計ファイルを得る。このリンクマッチ数集計ファイルは、表１に例示したものと同様のものである。

このリンクマッチ数集計ファイルに基づいて、通行規制の可能性があるリンクを除外した残りのリンク、つまり通行実績のあるリンクを、運行リンクリストに出力する。
通行実績の有無を判定する際の閾値は、バスが1台通れば運行実績があると判断できるので、１よりすこし低い値を閾値に設定すればよい。
表５に、運行リンクリストの具体例を示す。

この表５は、路線系統番号Ｎのバスの運行リンクを示す。運行リンクは、連続した時間帯でなく、とびとびの時間帯（７時から７時１５分、８時から８時１５分、９時１５分から９時３０分など）について通行実績が検出されているが、これは、路線バスの発車時刻にある程度の粗さがあるからである（表５では、バス発車時間間隔は１時間に１本と認められる）。

なお、表５では、日曜・祝日の運行リンクを示しているが、平日、土曜日についても同様の運行リンクリストが作成される。またＮ以外の路線系統番号のバスについても同様の運行リンクリストが作成される。
このように、定期運行車両についても、リンクマッチ数集計ファイルを作成し、このリンクマッチ数集計ファイルに基づいて運行リンクリストを作成することができる。したがって、したがって、定期運行路線の最新情報を、自動的にデータベース化できる。

以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変更を施すことが可能である。

本発明の通行規制判定方法を実施するためのシステムの全体構成図である。 道路地図データベースの記憶構造を示す図である。 交差点のリンク地図である。 走行軌跡ファイルの記憶構造を示す図である。 走行軌跡ファイルのデータに基づいて、通行規制リンク判定及び地図データ更新を行う場合の処理の流れを示すフローチャートである。 リンクマッチング結果ファイルの記憶構造を示す図である。

符号の説明

１ センター装置
２ 車両

Claims (24)

1. 道路を走行する車両の位置情報を収集し、
   収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、
   前記車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせ、
   複数の車両について、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとり、
   車両の通過件数と閾値とを比較し、車両の通過件数と閾値との関係に応じて、通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定することを特徴とする通行規制判定方法。
2. 道路を走行する車両の位置情報を収集し、
   収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、
   前記車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせ、
   複数の車両について、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとり、
   進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合と閾値とを比較し、前記通過件数の割合と閾値との関係に応じて通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定することを特徴とする通行規制判定方法。
3. 通行規制を時間帯ごとに判定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の通行規制判定方法。
4. 通行規制を曜日ごとに判定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の通行規制判定方法。
5. 通行規制を平日、休日ごとに判定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の通行規制判定方法。
6. 通行規制を車両の種別ごとに判定することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の通行規制判定方法。
7. 通行規制を車両の重量、積載量又は高さごとに判定することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載の通行規制判定方法。
8. 前記請求項１〜請求項７のいずれかに記載の通行規制判定方法を実行した判定結果に基づいて、地図データベースを更新することを特徴とする地図データベース更新方法。
9. 地図データベースを更新する際に、前記確信度の情報を地図データベースに付加することを特徴とする請求項８記載の地図データベース更新方法。
10. 請求項８又は請求項９記載の地図データベース更新方法によって更新された地図データベースを用いて、最適経路計算を行うことを特徴とする最適経路計算方法。
11. 道路を定期運行する車両の位置情報を収集し、
    収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、
    前記車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせ、
    複数の車両について、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとり、
    車両の通過件数が閾値よりも高いリンクを定期運行路線と判定することを特徴とする定期運行路線判定方法。
12. 道路を定期運行する車両の位置情報を収集し、
    収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求め、
    前記車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせ、
    複数の車両について、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとり、
    進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合が閾値よりも高い進入リンクと退出リンクとの組み合わせを、定期運行路線と判定することを特徴とする定期運行路線判定方法。
13. 定期運行路線を時間帯ごとに判定することを特徴とする請求項１１又は請求項１２記載の定期運行路線判定方法。
14. 定期運行路線を曜日ごとに判定することを特徴とする請求項１１又は請求項１２記載の定期運行路線判定方法。
15. 定期運行路線を平日、休日ごとに判定することを特徴とする請求項１１又は請求項１２記載の定期運行路線判定方法。
16. 定期運行路線を系統路線ごとに判定することを特徴とする請求項１１又は請求項１２記載の定期運行路線判定方法。
17. 定期運行する車両が路線バスであることを特徴とする請求項１１〜請求項１６のいずれかに記載の定期運行路線判定方法。
18. 前記請求項１１〜請求項１７のいずれかに記載の定期運行路線判定方法を実行した判定結果に基づいて、地図データベースの路線図を更新することを特徴とする地図データベース更新方法。
19. コンピュータ上で動作するプログラムであって、地図データベースの情報と、道路を走行する車両の検出位置の情報とに基づいて、前記請求項１又は請求項２記載の通行規制判定方法を実行することを特徴とするプログラム。
20. コンピュータ上で動作するプログラムであって、地図データベースの情報と、道路を定期運行する車両の検出位置の情報とに基づいて、前記請求項１１又は請求項１２記載の定期運行路線判定方法を実行することを特徴とするプログラム。
21. 道路を走行する車両の位置情報を収集する手段と、
    収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求める手段と、
    前記車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせる手段と、
    複数の車両について、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとる手段と、
    車両の通過件数と閾値とを比較し、車両の通過件数と閾値との関係に応じて、通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定する手段とを有することを特徴とする通行規制判定装置。
22. 道路を走行する車両の位置情報を収集する手段と、
    収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求める手段と、
    前記車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせる手段と、
    複数の車両について、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとる手段と、
    進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合と閾値とを比較し、前記通過件数と閾値との関係に応じて通行規制かどうかの確信度を多段階に評価して通行規制を判定する手段とを有することを特徴とする通行規制判定装置。
23. 道路を定期運行する車両の位置情報を収集する手段と、
    収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求める手段と、
    前記車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせる手段と、
    複数の車両について、マッチングされたリンクごとに車両通過件数の集計をとる手段と、
    車両の通過件数が閾値よりも高いリンクを定期運行路線と判定する手段とを有することを特徴とする定期運行路線判定装置。
24. 道路を定期運行する車両の位置情報を収集する手段と、
    収集された前記車両の検出位置に基づいて、当該車両の走行軌跡を求める手段と、
    前記車両の走行軌跡を、地図データベース上の交差点の進入リンク及び退出リンクにマッチングさせる手段と、
    複数の車両について、マッチングされた進入リンク及び退出リンクの組合せごとに車両通過件数の集計をとる手段と、
    進入リンクの通過件数に対する退出リンクの通過件数の割合が閾値よりも高い進入リンクと退出リンクとの組み合わせを、定期運行路線と判定する手段とを有することを特徴とする定期運行路線判定装置。

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